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为定量分析内河船舶导航系统的跟踪性能,建立基于GPS/DR组合信息的船载导航系统非线性模型,以该模型作为系统模型,采用附有航向约束参考条件的自适应无迹变换卡尔曼滤波算法,推导得出非线性导航滤波器的滤波方程。按照船载目标的实际非线性模型进行演化时,采用此算法能够较好地实现非线性函数后验信息与估计误差的拟合。仿真结果表明,此算法比以往扩展卡尔曼滤波类算法在减少运算量和提高跟踪效果方面改善明显,具有良好的实用性。 相似文献
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Detection of weak underwater signals is an area of general interest in marine engineering. A weak signal detection scheme
was developed; it combined nonlinear dynamical reconstruction techniques, radial basis function (RBF) neural networks and
an extended Kalman filter (EKF). In this method chaos theory was used to model background noise. Noise was predicted by phase
space reconstruction techniques and RBF neural networks in a synergistic manner. In the absence of a signal, prediction error
stayed low and became relatively large when the input contained a signal. EKF was used to improve the convergence rate of
the RBF neural network. Application of the scheme to different experimental data sets showed that the algorithm can detect
signals hidden in strong noise even when the signal-to-noise ratio (SNR) is less than −40d B. 相似文献
135.
基于卡尔曼滤波的舰船综合导航信息处理 总被引:6,自引:0,他引:6
数据处理是舰船综合导航系统的核心任务,此文具体介绍了舰船综合导航卡尔曼滤波的模型建立和滤波实现,提出了基于卡尔曼滤波思想的舰船综合导航信息融合处理方法,并利用Matlab软件进行了仿真和结果分析。 相似文献
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针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定. 相似文献
138.
城市道路网络动态OD估计模型 总被引:12,自引:3,他引:9
针对以动态交通管理与控制为目标的动态交通需求计算问题,分析了OD量与交叉口转向交通量的动态关系,将其作为新的系统测量量引入,以此建立了同时考虑路段断面交通量和交叉口转向交通量的状态空间模型,得到了基于城市道路网络的动态OD估计模型,给出了考虑不等式约束的卡尔曼滤波递推方程及相应算法过程。利用微观仿真软件Paramics所建立的实验平台对该模型进行了仿真验证。结果表明:应用该模型进行交通量计算,与传统的仅考虑路段断面交通量模型相比,绝对误差平均减少9%,相对误差平均减少20%,而且其能更好地反映交通量真实值随时间变化的情况,计算结果明显优于传统模型。 相似文献
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